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ET）由航天宏圖實(shí)驗(yàn)室提供，根據(jù)NASA MODIS數(shù)據(jù)（MOD16A2.061）通過Smoother算法計(jì)算得到的平滑后ET產(chǎn)品，解決了影像云霧覆蓋、像元異常值等問題。對(duì)處理后的覆蓋中國區(qū)域的影像結(jié)果鑲嵌，生成了分辨率為500米的月度合成產(chǎn)品。 數(shù)據(jù)集ID: MDO/MODIS_MONTH_ET_CHINA
key-value 存儲(chǔ)系統(tǒng)，是跨平臺(tái)的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。 Redis 是一個(gè)開源的使用 ANSI C 語言編寫、遵守 BSD 協(xié)議、支持網(wǎng)絡(luò)、可基于內(nèi)存、分布式、可選持久性的鍵值對(duì)(Key-Value)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫，并提供多種語言的 API。 Redis 通常被稱為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)服務(wù)器，因?yàn)橹担╲alue
選擇套餐包的購買時(shí)長，即套餐包的續(xù)使用周期。 如購買2個(gè)月，則可在連續(xù)2個(gè)月使用套餐包，每月套餐包內(nèi)規(guī)格相同。 購買數(shù)量 填寫套餐包的購買數(shù)量。同時(shí)購買多個(gè)套餐包時(shí)，套餐包同時(shí)生效，非依次生效。
點(diǎn)數(shù)據(jù)集和邊數(shù)據(jù)集應(yīng)符合GES圖數(shù)據(jù)格式要求。圖數(shù)據(jù)格式要求簡要介紹如下，詳情可參見一般圖數(shù)據(jù)格式。 點(diǎn)數(shù)據(jù)集羅列了各個(gè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)信息。一行為一個(gè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)。格式如下所示，id是點(diǎn)數(shù)據(jù)的唯一標(biāo)識(shí)。 邊數(shù)據(jù)集羅列了
文章目錄 致謝 2 數(shù)據(jù)集的加載2.1 框架數(shù)據(jù)集的加載2.2 自定義數(shù)據(jù)集2.3 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)以進(jìn)行數(shù)據(jù)加載器訓(xùn)練 致謝 Pytorch自帶數(shù)據(jù)集介紹_godblesstao的博客-CSDN博客_pytorch自帶數(shù)據(jù)集 2 數(shù)據(jù)集的加載 與sklear
Learning | 機(jī)器學(xué)習(xí)簡介 Machine Learning | (1) Scikit-learn與特征工程 Machine Learning | (2) sklearn數(shù)據(jù)集與機(jī)器學(xué)習(xí)組成 機(jī)器學(xué)習(xí)組成：模型、策略、優(yōu)化 《統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)》中指出：機(jī)器學(xué)習(xí)=模型+策略+
通過使用Python和相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，我們可以輕松加載、預(yù)處理和分析Higgs Boson數(shù)據(jù)集。這些操作不僅使我們了解了數(shù)據(jù)集的特性，還可以為進(jìn)一步的模型建模和預(yù)測提供參考。 希望這篇博客對(duì)你初步了解Higgs Boson數(shù)據(jù)集有所幫助。如果你對(duì)該數(shù)據(jù)集或機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣，可以嘗試在這
數(shù)據(jù)集列表頁面的操作欄單擊“導(dǎo)入”，導(dǎo)入數(shù)據(jù)。圖2 在數(shù)據(jù)集列表頁導(dǎo)入數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)集列表頁面，單擊某個(gè)數(shù)據(jù)集的名稱，進(jìn)入數(shù)據(jù)集詳情頁中，單擊“導(dǎo)入”，導(dǎo)入數(shù)據(jù)。圖3 在數(shù)據(jù)集詳情頁中導(dǎo)入數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)集列表頁面，單擊某個(gè)數(shù)據(jù)集的名稱，進(jìn)入數(shù)據(jù)集詳情頁中，單擊“同步數(shù)據(jù)源”，同步OBS中
于分析，平臺(tái)已將NetCDF文件轉(zhuǎn)化為TIF文件。 全球月度氣象數(shù)據(jù)集是指收集和整理全球各地區(qū)月度氣象數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集。它包含了氣溫、降水、濕度、風(fēng)向和風(fēng)速等氣象要素的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是從各國氣象部門、研究機(jī)構(gòu)以及私人氣象站等多個(gè)渠道收集而來，通過標(biāo)準(zhǔn)化處理后，被用于氣候變化研究、農(nóng)業(yè)
請(qǐng)問此次大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)賽的的熱身賽數(shù)據(jù)集應(yīng)該如何批量下載到本地呢?
Dataset：數(shù)據(jù)集集合(NLP方向數(shù)據(jù)集)——常見的自然語言處理數(shù)據(jù)集大集合(建議收藏，持續(xù)更新) 目錄 NLP數(shù)據(jù)集特點(diǎn) 常見的NLP數(shù)據(jù)集 1、生物數(shù)據(jù)集以及自然語言處理數(shù)據(jù)集 常見的使用案例 NLP數(shù)據(jù)集特點(diǎn) 文本相對(duì)容易收集和存
Context的論文。論文中說明了COCO數(shù)據(jù)集以場景理解為目標(biāo)，主要是從復(fù)雜的日常場景中截取，圖像中的目標(biāo)通過精確的分割進(jìn)行位置的標(biāo)定。COCO包括91個(gè)類別目標(biāo)，其中有82個(gè)類別的數(shù)據(jù)量都超過了5000張。除以上這些公開的經(jīng)典數(shù)據(jù)集之外，我們也可以通過數(shù)據(jù)采集和圖像標(biāo)注工具制作數(shù)據(jù)集。常用的圖像標(biāo)注工
PKU-VD該數(shù)據(jù)集包含了兩個(gè)大型車輛數(shù)據(jù)集(VD1和VD2)，它們分別從兩個(gè)城市的真實(shí)世界不受限制的場景拍攝圖像。其中VD1是從高分辨率交通攝像頭獲得的，VD2中的圖像則是從監(jiān)視視頻中獲取的。作者對(duì)原始數(shù)據(jù)執(zhí)行車輛檢測，以確保每個(gè)圖像僅包含一輛車輛。由于隱私保護(hù)的限制，所有車牌
使用ModelArts通常需要上傳較大的數(shù)據(jù)集到OBS，我們可以選擇OBS客戶端上傳，在沒有OBS客戶端的情況下，則可以選擇使用NoteBook上傳數(shù)據(jù)，來提高數(shù)據(jù)上傳的效率。下面介紹一下如何借助NoteBook上傳數(shù)據(jù)集到OBS。 1、創(chuàng)建一個(gè)notebook，此處建議選擇掛載
? 簡介： 全球歷史糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)集是農(nóng)業(yè)普查統(tǒng)計(jì)（糧農(nóng)組織報(bào)告的國家產(chǎn)量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)）和衛(wèi)星遙感（遙感反演的作物指數(shù)）的混合數(shù)據(jù)產(chǎn)品，大豆只有“主要（major）”生長季節(jié)。前言 – 人工智能教程 全球大豆主要產(chǎn)區(qū)包括： 1. 美國：美
【功能模塊】【操作步驟&問題現(xiàn)象】1、使用model.train接口, 如何構(gòu)建一個(gè)合適的數(shù)據(jù)集, 數(shù)據(jù)集為data,label, 兩者都為圖像(image)2、【截圖信息】【日志信息】（可選，上傳日志內(nèi)容或者附件）
詳情頁面中，直接添加數(shù)據(jù)，用于數(shù)據(jù)標(biāo)注。在標(biāo)注作業(yè)詳情頁面，單擊“未標(biāo)注”頁簽，然后單擊左上角“添加數(shù)據(jù)”。在彈出的導(dǎo)入對(duì)話框中，選擇數(shù)據(jù)來源、導(dǎo)入方式、導(dǎo)入路徑等參數(shù)，導(dǎo)入數(shù)據(jù)。單擊確定。導(dǎo)入數(shù)據(jù)的詳細(xì)操作介紹請(qǐng)參見數(shù)據(jù)接入簡介圖2 導(dǎo)入數(shù)據(jù)刪除音頻通過數(shù)據(jù)刪除操作，可將需要丟
預(yù)處理 干旱監(jiān)測 GIS 數(shù)據(jù)以矢量文件的形式提供。為了創(chuàng)建一致的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，從 2000 年開始，以每周為周期，攝取所有年份的形狀文件。這些數(shù)據(jù)有 5 個(gè)不同的干旱等級(jí)/類別，并以 DM（干旱監(jiān)測等級(jí)/類別值）作為柵格屬性轉(zhuǎn)換成柵格。這使得數(shù)據(jù)的收集和分析更加容易。添加了開始
沃爾沃發(fā)布Cirrus：用于自動(dòng)駕駛的遠(yuǎn)程雙模式LiDAR數(shù)據(jù)集這是一種新的遠(yuǎn)程雙模式LiDAR公共數(shù)據(jù)集，用于自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)，例如3D對(duì)象檢測，對(duì)高速公路駕駛和及時(shí)決策至關(guān)重要。平臺(tái)配備了高分辨率攝像機(jī)和一對(duì)有效距離為250米的LiDAR傳感器，比現(xiàn)有的公共數(shù)據(jù)集長得多。使用高斯和均勻掃描模式同時(shí)記錄
【功能模塊】自定義數(shù)據(jù)集代碼如下class Kinetics: """ Args: root (string): Root directory path. spatial_transform (callable, optional):
